6.3 影像匹配基礎(chǔ)算法課件

6.3影像匹配基礎(chǔ)算法影像匹配的基本算法6.3影像匹配基礎(chǔ)算法基于像方的匹配算法

基于物方的匹配算法影像匹配的精度主要內(nèi)容

6.3影像匹配基礎(chǔ)算法數(shù)字影像匹配基本算法影像匹配實質(zhì)上是在兩幅（或多幅）影像之間識別同名點6.3影像匹配基礎(chǔ)算法常見的五種基本匹配算法

同名點的確定是以匹配測度為基礎(chǔ)6.3影像匹配基礎(chǔ)算法相關(guān)函數(shù)（矢量數(shù)積）

R（p0,q0）＞R（p,q）（p

p0，q

q0）若R（p0,q0）＞R（p,q）（p

p0，q

q0），則p0,q0為搜索區(qū)影像相對于目標(biāo)區(qū)影像的位移參數(shù)。對于一維相關(guān)應(yīng)有q

0。6.3影像匹配基礎(chǔ)算法若則c0,r0為搜索區(qū)影像相對于目標(biāo)區(qū)影像的位移行、列參數(shù)。對于一維相關(guān)應(yīng)有r

0。

離散灰度數(shù)據(jù)對相關(guān)函數(shù)的估計公式為

6.3影像匹配基礎(chǔ)算法相關(guān)函數(shù)的估計值即矢量X與Y的數(shù)積

在N維空間{y1，y2，

,yN}中，R是y1，y2，

,yN的線性函數(shù)

它是N維空間的一個超平面。當(dāng)N=2時

R＝

x1yl＋

x2y2

6.3影像匹配基礎(chǔ)算法（X·Y）＝

|X|·|Y|·cos

＝

max|Y|cos

＝

max相關(guān)函數(shù)最大（即矢量X與Y的數(shù)積最大）等價于矢量Y在X上的投影最大

6.3影像匹配基礎(chǔ)算法協(xié)方差函數(shù)（矢量投影）若C（p0,q0）

＞

C（p,q）（

p

p0，

q

q0），則

p0,q0為搜索區(qū)影像相對于目標(biāo)區(qū)影像的位移參數(shù)。對于一維相關(guān)應(yīng)有q

0。

6.3影像匹配基礎(chǔ)算法

C（c0,r0）＞C（c,r）（c

c0，r

r0）則c0,r0為搜索區(qū)影像相對于目標(biāo)區(qū)影像的位移行、列參數(shù)

6.3影像匹配基礎(chǔ)算法協(xié)方差函數(shù)的估計值即矢量的數(shù)積C是在的投影與的長之積，因而協(xié)方差測度等價于在上投影最大，在二維空間中是平行于（或E）的一條直線

6.3影像匹配基礎(chǔ)算法減去信號的均值等于去掉其直流分量。因而當(dāng)兩影像的灰度強度平均相差一個常量時，應(yīng)用協(xié)方差測度可不受影響。6.3影像匹配基礎(chǔ)算法相關(guān)系數(shù)（矢量夾角）

若

（p0,q0）＞

（p,q）（p

p0，q

q0），則p0,q0為搜索區(qū)影像相對于目標(biāo)區(qū)影像的位移參數(shù)。對于一維相關(guān)應(yīng)有q

0。6.3影像匹配基礎(chǔ)算法相關(guān)系數(shù)的實用公式為：6.3影像匹配基礎(chǔ)算法

相關(guān)系數(shù)的估計值最大，等價于矢量X’與y’的夾角最小

取值范圍滿足

6.3影像匹配基礎(chǔ)算法相關(guān)系數(shù)是灰度線性變換的不變量即灰度矢量經(jīng)線性變換后相關(guān)系數(shù)是不變的6.3影像匹配基礎(chǔ)算法差平方和（差矢量模）

若S2（c0,r0）<S2（c,r），則c0,r0為搜索區(qū)影像相對于目標(biāo)區(qū)影像的位移行、列參數(shù)。對于一維相關(guān)應(yīng)有r

0。6.3影像匹配基礎(chǔ)算法兩影像窗口灰度差的平方和即灰度向量X與Y之差矢量

故差平方和最小等于N維空間點Y與點X之距離最小。當(dāng)N＝2時，6.3影像匹配基礎(chǔ)算法二維平面上以（x1，y2）為中心、邊長為、對角線與坐標(biāo)軸平行的一個正方形

二維平面上的一個圓

6.3影像匹配基礎(chǔ)算法差絕對值和（差矢量分量絕對值和）

離散灰度數(shù)據(jù)差絕對值和的計算公式為若S（c0,r0）<S（c,r）（c

c0，r

r0），則c0,r0為搜索區(qū)影像相對于目標(biāo)區(qū)影像的位移行、列參數(shù)。對于一維相關(guān)應(yīng)有r

0。6.3影像匹配基礎(chǔ)算法兩影像窗口灰度差絕對值和即灰度矢量X與Y之差矢量之分量的絕對值之和當(dāng)N=2時，

6.3影像匹配基礎(chǔ)算法基于物方的影像匹配（VLL法）

影像匹配的目的是提取物體的幾何信息，確定其空間位置，能夠直接確定物體表面點空間三維坐標(biāo)的影像匹配方法得到了研究，這些方法也被稱為“地面元影像匹配”6.3影像匹配基礎(chǔ)算法在物方有一條鉛垂線軌跡，它在影像上的投影是一直線。就是說VLL與地面交點A在影像上的構(gòu)像必定位于相應(yīng)的“投影差”上。鉛垂線軌跡法（VLL－VerticalLineLocus地面A6.3影像匹配基礎(chǔ)算法VLL法影像匹配示意圖A?在鉛垂線上地面A那一個點正確？6.3影像匹配基礎(chǔ)算法

具體步驟給定地面點的平面坐標(biāo)（X，Y）與近似最低高程Zmin。

Zi＝Zmin＋i·

Z高程搜索步距

Z可由所要求的高程精度確定6.3影像匹配基礎(chǔ)算法計算左右像坐標(biāo)（xi’,yi’）與（xi”，yi”）：

6.3影像匹配基礎(chǔ)算法分別以（xi’,yi’）與（xi”，yi”）為中心在左右影像上取影像窗口，計算其匹配測度，如相關(guān)系數(shù)pi。

將i的值增加1，重復(fù)（2），（3）兩步，得到

0，

1，

2，···

n取其最大者

k：

k＝max{

0，

1，

2，···

n}6.3影像匹配基礎(chǔ)算法還可以利用

k及其相鄰的幾個相關(guān)系數(shù)擬合一拋物線，以其極值對應(yīng)的高程作為A點的高程，以進一步提高精度，或以更小的高程步距在一小范圍內(nèi)重復(fù)以上過程。圖5-3-7相關(guān)系數(shù)拋物線擬合6.3影像匹配基礎(chǔ)算法

影像匹配（相關(guān)）即使在定位到整像素的情況下，其理論精度也可達到大約0.3像素的精度。影像匹配精度

6.3影像匹配基礎(chǔ)算法影像相關(guān)是左影像為目標(biāo)區(qū)與右影像上搜索區(qū)內(nèi)相對應(yīng)的相同大小的一影像相比較，求得相關(guān)系數(shù)，代表各窗口中心像素的中央點處的匹配測度整像素相關(guān)的精度

半個像素6.3影像匹配基礎(chǔ)算法整像素相關(guān)的精度誤差服從內(nèi)的均勻分布（

為像素大?。?/p>

6.3影像匹配基礎(chǔ)算法用相關(guān)系數(shù)的拋物線擬合提高相關(guān)精度

f(s)=A＋B·S＋